Выявление курганов в регионе Жетысу (Казахстан) на основе спутниковых изображений и методов глубинного обучения (Deep Learning)

В настоящем исследовании предлагается методология автоматического выявления курганов в полупустынной степной среде региона Жетысу (юго-восток Казахстана) на основе временны́х рядов многоспектральных спутниковых изображений Sentinel-2 и семантической сегментации с использованием архитектуры U-Net. Месячные композитные изображения Sentinel-2 Level-2A за период с апреля 2021 г. по июль 2025 г. были сформированы в среде Google Earth Engine, что позволило снизить влияние облачности и сезонной вариабельности условий съёмки. В качестве входных данных использовались шесть спектральных каналов, приведённых к пространственному разрешению 10 м и согласованных в пределах базовой области анализа. Эталонная разметка была создана путём ручной оцифровки курганов с последующей растровизацией и применением бинарной маски для обучения модели. Экспериментальный дизайн основан на строгом временном разделении данных: 2021–2023 гг. – обучение, 2024 г. – валидация, 2025 г. – полностью независимое тестирование для оценки временной обобщаемости. На полностью независимом тестовом наборе Sentinel-2 за 2025 г. базовая конфигурация (R2) достигла Precision = 0,49 и Recall = 0,86, что отражает стратегию обнаружения, ориентированную на повышение чувствительности и минимизацию пропусков (FN) ценой увеличения ложноположительных откликов. В условиях крайне разреженного положительного класса такой баланс соответствует задаче археологической разведки, где пропуск потенциального объекта более критичен, чем последующая экспертная фильтрация.